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使用Pandas实现股票交易数据可视化

首先通过df[['high','close']]从df中获取最高价和收盘价这两列特征数据,其为一个DataFrame数组对象,调用该对象的plot()对象,就可以完成绘制。plot()函数生成图形时,默认将DataFrame对象的索引传给Matplotlib绘制X轴,DataFrame对象的各列数据作为Y轴分别绘制折线等图形。使用plt.show()函数展示。

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#信息可视化#数据分析#数据挖掘 +1
Python运维之定时任务模块APScheduler

提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务,我们可以在主程序的运行过程中快速增加新作业或删除旧作业。如果把作业存储在数据库中,那么作业的状态会被保存,当调度器重启时,不必重新添加作业,作业会恢复原状态继续执行。

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#python#开发语言#运维
Python运维-文本处理、系统和文件信息监控、外部命令

文本处理:Python编码解码、文件操作:普通文件操作、大文件的读取、、序列化和反序列化、读写配置文件、解析XML文件。系统信息监控:CPU、内存、磁盘、网络、进程。文件系统的监控。执行外部命令subprocess

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#运维
Linux运维之需掌握的基本Linux命令

Shell、执行命令、常用系统工作命令、查找定位文件命令、文本文件编辑命令、文件目录管理命令

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#linux#服务器#运维
MySQL--数据库备份

为什么要备份、MySQL数据备份需要重视的内容、MySQL备份类型:物理备份、逻辑备份、物理和逻辑备份的区别。MySQL备份工具、物理备份的方式、完全备份——完整备份、增量备份、差异备份、percona工具、安装xtrackbackup、完全备份流程、增量备份流程、差异备份流程。mysqldump逻辑备份、常用备份选项、备份表、备份库、恢复数据库和表通过binlog日志恢复数据

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#adb
Tesserocr 的安装步骤

OCR,即 Optical Character Recognition,光学字符识别。是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。那么对于图形验证码来说,它都是一些不规则的字符,但是这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。是 Python 的一个 OCR 识别库,但其实是对 Tesseract 做的一层 Python API 封装,所以它的核心是 Tesseract。

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Python运维-日志记录、FTP、邮件提醒

日志记录、logging模块的配置与使用。搭建FTP服务器与客户端、邮件提醒:发送邮箱、接收邮件。实例:将报警信息实时发送至邮箱默认的日志格式:日志级别为Logger,名称为用户输出消息。DEBUG调试时的信息打印INFO正常的日志信息记录WARNING:发生了警告信息,但程序仍能正常工作ERROR:发生了错误,部分功能已不正常CRITICAL:发生严重错误,程序可能已崩溃​# 默认的写log文件

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#c++#开发语言
Python数据分析可视化之Pandas的使用

实现将字符串转换为数值型的功能。如果将参数inplace设置为False,则data中的数据不会有任何变动,因此此时它会复制一份data对象,所有操作针对的都是该复制对象,的形式可以添加一列数据到数据集的最后,这里的value可以是一个list、ndarray一维数组、Series数组,也可以是单个值。如果待重叠合并的两个数组相同位置上的值不同,如数组A的12与数组B的12,则结果以数组A中的值为

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#python#数据分析#pandas
使用Pandas实现股票交易数据可视化

首先通过df[['high','close']]从df中获取最高价和收盘价这两列特征数据,其为一个DataFrame数组对象,调用该对象的plot()对象,就可以完成绘制。plot()函数生成图形时,默认将DataFrame对象的索引传给Matplotlib绘制X轴,DataFrame对象的各列数据作为Y轴分别绘制折线等图形。使用plt.show()函数展示。

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#信息可视化#数据分析#数据挖掘 +1
Oracle--安装Oracle Database23ai Free

本文提供了Oracle数据库23ai的安装指南,涵盖Oracle Linux、Docker和VirtualBox三种环境的安装方法。首先介绍了Oracle Linux9虚拟机的安装,接着详细描述了通过RPM包安装Oracle数据库的步骤,包括下载、安装预安装包和数据库软件、配置数据库、设置环境变量、连接数据库以及配置开机自启。同时,也提供了Docker镜像和VirtualBox虚拟机的安装方法。最

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#oracle#数据库
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